世界迫切需要从化石燃料向可持续能源的大规模过渡，以防止环境危机的发生。由于各种科学和工程学科的最新进展，太阳能电池已成为可再生能源领域的一颗新星，其运行成本和性能已接近传统电网的水平。

然而，尽管在光伏技术方面取得了显著的进步，但太阳能电池本身的性能只是方程式的一部分。为了使太阳能发电项目得到资助和推广，决策者需要提前知道所安装的光伏系统将提供多少能量，这既是技术原因，也是管理原因。当然，由于太阳能电池是收集太阳辐射的设备，其太阳能到电能的转换性能与各种外部因素有关，如云量、温度和湿度。因此，预测一个光伏系统在一定时间内将输出多少电力并不是一个简单的任务。

但是，在最近发表在《太阳能》杂志上的一项研究中，由印度Shoolini大学能源科学和技术卓越中心的Shyam Singh Chandel教授领导的研究小组与印度喜马偕尔邦Hamirpur国家技术研究所的能源和环境工程中心合作，开发了一个预测太阳能电池输出的创新模型，比现有模型准确得多，可以帮助决策者实现太阳能发电装置的下一个巨大飞跃!

他们的方法是基于成熟的单二极管模型，它提供了足够的准确性而不需要太多计算的复杂性。所开发的模型可以考虑到三个、四个或五个不同的太阳能电池参数，这取决于所需的精度水平。最重要的是，它考虑到了太阳能电池元件随时间推移的退化，而这是以前的模型没有考虑到的。

为了测试他们的模型在实际条件下的准确性，研究人员首先在一个受控的实验装置中使用A级太阳模拟器在一个测试的光伏组件上确定了模型参数的值。一旦确定了参数并进行了预测，他们就研究了一个太阳能光伏组件，然后研究了安装在哈米尔普尔国家技术学院能源和环境工程中心屋顶上的1千瓦p光伏系统。从那里，研究人员收集了数据来验证他们模型的预测。

结果是有希望的，因为拟议模型的预测比以前的模型更准确。此外，研究人员注意到模型中应包括的太阳参数的数量，以便在不同的温度和太阳辐射强度（换句话说，随着一天中的时间、季节和天气条件）下产生最佳预测。这些见解将有助于未来的太阳能研究，Chandel教授解释说，他们的模型可能有助于开发能够预测每日、每月和每年太阳能发电量的光伏发电预测软件，这是计算电力供应和需求分布以及营销光伏系统的一个关键参数。

据研究人员称，他们的工作最终可以帮助提高大型太阳能发电厂的太阳能电池和光伏技术的效率，这些发电厂正在世界各地和印度的国家太阳能计划下在当地安装。能够预测不同光伏技术的输出功率将帮助有关各方决定市场上对某一特定地点的最佳选择，根据预见的能源生产和所选择的技术，人们可以估计一个特定项目的总支出和投资回报期。